Их алгоритм обратного проектирования использует нейронные сети, лежащие в основе OpenAI и ChatGPT, двух все более популярных инструментов генеративного искусственного интеллекта (GenAI), которые обеспечивают взаимодействие, подобное человеческому, различными способами.
«ОптоGPT мотивирован большим успехом моделей GPT на естественном языке», — говорит Л. Джей Го, профессор электротехники и информатики в UM, который участвовал в разработке системы.
OptoGPT основан на архитектуре, аналогичной ChatGPT. Он использует декодер мощной модели трансформатора и генерирует выходные данные авторегрессионно при получении входных данных. OptoGPT использует компьютерную архитектуру ChatGPT для перехода от необходимых оптических свойств к аппаратной структуре, которая их обеспечивает, объясняет Го.
Как это работает? OptoGPT разрабатывает многослойные (см. рисунок) оптические пленочные структуры (слои из разных материалов), которые могут максимизировать поглощение света, например, в солнечном элементе или телескопе. Наряду с экстремальным ультрафиолетовым излучением (EUV) это также может стимулировать производство полупроводников.
Го объясняет, что новая структура по существу рассматривает материалы определенной толщины как «слова» и кодирует их оптические свойства в качестве входных данных. Он ищет корреляции между «словами» и может предсказать, что произойдет дальше, чтобы создать искусственное предложение. Затем он сможет разработать многослойную оптическую пленочную структуру, отвечающую желаемым характеристикам.
«Мы думали, что GPT-компонент ChatGPT может справиться с этой задачей, поскольку он очень эффективен при работе с большими языками», — говорит Го.
OptoGPT обучен на большом корпусе многослойных структур и их спектров. Он предназначен для обратного проектирования многослойных структур, когда в качестве входных данных заданы соответствующие оптические цели.
Эти многослойные структуры состоят из тонких слоев различных материалов, которые могут служить разным целям, включая максимизацию и улучшение поглощения света в солнечных элементах или телескопах. У них также есть потенциал стимулировать разработку «умных окон», регулируя температуру стекла.
Преимущества дизайна
OptoGPT может проектировать как комбинации материалов, так и толщину многослойных конструкций, и автоматически завершает процесс проектирования, когда считает, что спроектированная структура может удовлетворить желаемые характеристики.
Алгоритм также работает чрезвычайно быстро, говорит Го, отмечая, что он может завершить каждый процесс проектирования практически мгновенно, всего за одну секунду.
«Когда поставлена цель проектирования, можно создать как можно больше различных конструкций», — говорит Го. «Он гибкий и может учитывать любые ограничения в процессе проектирования».
Что дальше?
На данный момент OptoGPT может обрабатывать только одномерные фотонные структуры. Команда Го работает над расширением возможностей платформы для более высоких измерений, таких как 2D-метаповерхности.
«Например, периодические закономерности, сетки и т. д. «, — объясняет Го. «А затем, возможно, перейдем к 3D, которое сейчас широко используется в метаповерхности».
Другая цель исследователей — сделать OptoGPT простым в использовании, более доступным и не требующим специальной подготовки. Подобно ChatGPT, пользователь может просто искать информацию, чтобы лучше понять различные домены, компоненты и т. д. оптические технологии.
«По сути, вы можете попросить экспертную систему предоставить вам эту информацию», — говорит Го. «Как только это будет достигнуто в области оптики, мы сможем перейти к другим областям науки. OptoGPT позволяет исследователям и инженерам, не имеющим опыта работы в оптике, быстро и удобно проектировать многослойные оптические пленочные структуры для широкого спектра применений.
ДАЛЬНЕЙШЕЕ ЧТЕНИЕ
Т.Г. Ма, Х.З. Ван и Л.Дж. Го, Опто-электрон. Средний.7, 240062 (2024 г.); https://doi.org/10.29026/oea.2024.240062.
